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《基于群体智能理论的聚类模型及优化算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、基于群体智能理论的聚类模型及优化算法第3l卷ot3l第4期脑4计算机工程ComputerEngineering2005年2月February2005.博士论文?文章编号;loo_3428(2oo5)o4__oo3年_-o3文献标识码:A中图分类号;TPI8基于群体智能理论的聚类模型及优化算法陈,,.fI.中国海洋大学计算机科学系,青岛266071;2.清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084)摘要:聚类是一种把整个数据库分成不同的群组,使群与群之间差别很明显,而同一个群之间的数据尽量相似的算法.该文通过对现有群体智能理论和聚类算
2、法的研究,提出了一种基于群体智能理论的聚类模型,并在此基础上给出了一种优化蚁群聚类算法.实验证明,该优化蚁群算法具有良好的聚类效果,可应用于经济分析,模式识别,文档归类等多个领域.关翻:群体智能;蚁群算法;聚类AClusteringModelandOptimizedAlgorithmBased0nSwarmIntelligentTheoryCHENZhuo,MENGQingchun一,WEIZhengang'fI.ComputerScienceDepartment,OceanUniversityofChina,Qingdao26607l;2.
3、StateKeyLabofIntelligentTechnologyandSystems,Tsin曲uaUniversity,Beijing100084)[AbstractlClusterisanalgorithm,whichcandividethedatainthedatabaseintodifferentgroups,andthereareobviousdistinctionsamonggroups.Thispaperprovidesamodeloftheclusteringandanoptimizedantcolony-clusteri
4、ngalgorithmwhichisbasedontheswarmintelligenceandthatmathematicmodelisprovidedatthesametime.Experimentalresul~conformthatthisalgorithm,whichCanbeusedineconomicanalysis,patternrecognition,documentclassificationandSOon,iseffective.[Keywords】Swarmintelligence;Antcolonyalgorithm
5、;Cluster1聚类理论聚类就是按照事物间的相似性进行区分和分类的过程,在这一过程中没有教师指导,是一种无监督的分类.正所谓"物以类聚,人以群分",聚类是一个古老的问题,它伴随着人类社会的产生和发展而不断深化,人类要认识世界就必须区别不同的事物并认识事物问的相似性【llo聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件.聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学.聚类分析则是用数学方法研究和处理所给定对象的分类.传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待辨识的对象严格地划分到某个类中,具有非此即彼的性质,因此这种分类的类别界限
6、是分明的.而实际上大多数对象并没有严格的属性,它们在性态和类属方面存在着中介性,适合进行软划分.Zadeht-~提出的模糊集理论为这种软划分提供了有力的分析工具,人们开始用模糊的方法来处理聚类问题,并称之为模糊聚类分析.由于模糊聚类得到了样本属于各个类别的不确定性程度,表达了样本类属的中介性,即建立起了样本对于类别的不确定性的描述,能更客观地反映现实世界,因此成为聚类分析研究的主涮.目前聚类算法中普遍存在以下缺陷:(1)对初始化参数敏感,最终结果强烈地依赖于初始化参数;(2)难以找到最优聚类;(3)聚类有效性i'日1_题,它涉及算法所产生的数
7、据结构的意义及解释.例如:数据是否有类可聚;数据中存在多少个类等问题.本文提出的基于群体智能理论的聚类算法借鉴了模糊集的部分理论和方法,对原有蚁群聚类算法作了一些改进,使算法降低了对初始参数的敏感度,保证了聚类结果的有效性,具有良好的聚类效果.2群体智能理论由群居生物的群体行为涌现的群体智能正越来越得到人们的重视.所谓群体智能指的是"无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性".一些受群居生物筑巢,觅食,迁徙,清扫蚁穴等行为启发而设计的算法成功地解决了组合优化,通信网络和机器人等领域的实际问题.Bonabeau等人认为群体智能是任何启发于群居性
8、昆虫群体和其它动物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题解决装.群体智能的特点如下:(1)个体与个体和个体与环境的交互作用的实现是完全分布式控制,具有良好的自组织性
